STUDIU. DiaBeats, un algoritm AI care poate prezice apariția diabetului de tip 2 utilizând date EKG
În anul 2019, la nivel global existau 463 de milioane de adulți cu diabet de tip 2. În prezent, diagnosticarea acestui tip de diabet constă în monitorizarea nivelului glucozei și a valorilor hemoglobinei glicozilate, precum și realizarea testului de toleranță la glucoză administrată oral (TTGO). Cu toate acestea, niciuna dintre metode nu are aplicabilitate în contextul realizării unui screening în masă pentru depistarea persoanelor cu diabet de tip 2.
Conform unui studiu publicat în jurnalul BMJ Innovations, DiaBeats este un algoritm de învățare automată care a dovedit o acuratețe și precizie de 97% în identificarea diabetului de tip 2, utilizând numai date EKG. În momentul în care rezultatele vor fi validate și de către alte studii, atunci DiaBeats ar putea deveni un instrument esențial în stratificarea persoanelor în funcție de riscul apariției prediabetului și diabetului de tip 2.
Nu numai că reprezintă o modalitate non-invazivă de depistare a DT2, ci ar putea facilita dezvoltarea programelor de screening, la distanță, în special în zonele în care accesul la serviciile medicale este îngreunat. Cuplarea dispozitivelor medicale care pot realiza înregistrări EKG de înaltă fidelitate, indiferent de locul în care s-ar afla pacientul, cu utilizarea algoritmilor de învățare automată care pot interpreta diversele informații medicale obținute, poate îmbunătăți componentele de screening și diagnostic în multe cazuri, nu numai pentru diabetul de tip 2.
„În teorie, studiul nostru asigură o soluție non-invazivă, ieftină și precisă la modelele actuale de diagnostic, o soluție care poate fi utilizată pentru detectarea timpurie și eficientă a diabetului și pre-diabetului. Cu toate acestea, introducerea unui astfel de algoritm în practica medicală de rutină va necesita validări externe, realizate pe baze de date independente” – afirmă autorii studiului.
Antrenarea, validarea și testarea algoritmului de învățare automată s-a realizat pe o bază de date provenită din studiul Diabetes in Sindhi Families in Nagpur (DISFIN). Acesta reprezintă o cercetare realizată pe populația SIndhi din India, o populație cu un risc foarte ridicat de dezvoltare a diabetului de tip 2. În total au fost utilizate date provenind de la 1262 de persoane a căror medie de vârstă a fost de 48 de ani și cărora li s-a efectuat o electrocardiogramă cu 12 derivații timp de 10 secunde. 30% din participanți aveau diabet de tip 2, iar 14% aveau prediabet. 35% din totalul participanților prezentau rezistență la insulină. În cohortă au fost identificate și alte comorbidități precum hipertensiunea arterială(51%), obezitatea (40%) și dislipidemia (36%).
DiaBeats a putut prezice cazurile de prediabet și diabet de tip 2 cu o acuratețe și precizie de 97%. Oamenii de știință au observat faptul că acuratețea algoritmului de învățare automată a fost mai scăzută în cazul persoanelor care deja primeau tratament pentru diabet, precum și în cazul celor care aveau hipertensiune sau dislipidemie.
Telemedicina și aplicațiile medicale pot îmbunătăți experiența persoanelor cu diabet
În cadrul Sesiunilor Științifice ale Asociației Americane de Diabet din 2020 au fost prezentate două studii conform cărora tehnologia poate veni în ajutorul pacienților cu diabet de tip 2, fie crescând aderența la tratament și îmbunătățind controlul glicemic pentru cei aflați în zone rurale, fie prin monitorizarea continuă a glucozei și astfel evitarea internărilor din cauza cetoacidozei.
La începutul acestui an, FDA a aprobat t:connect, o aplicație mobilă utilizată în managementul administrării dozelor de insulină. Software-ul se prezintă drept o extensie a pompei de insulină, oferindu-le utilizatorilor o modalitate alternativă de a-și monitoriza nivelul de glucoză din sânge și de a-și programa doza și controla administrarea dozelor de insulină.
Citește și:
- STUDIU. Peste 90% dintre cazurile de diabet monogenic sunt diagnosticate greșit. Testarea genetică permite diagnosticarea corectă a tipului de diabet la copii și stabilirea unui tratament personalizat
- Raport EIU: provocări privind implementarea serviciilor integrate pentru diabetul zaharat în UE. Care este situația României?
- #ADA2020. Povara psihologică a pacienților cu diabet: „boala răpește prea mult din viața de zi cu zi”. 36% dintre pacienți declară că nu au primit sprijinul psihologic necesar pentru a face față emoțiilor asociate bolii